用opencv实现对电阻的色环识别自动计算阻值的可行性有多大？

图像识别大多基于灰度图，我没用过色彩信息进行过分类。但我觉得你找几个利用色彩信息识别的算法应该能达到不错的识别率。我不知道你是想做成；1识别每一个色环进行计算还是说2，利用样本训练，整体对图像进行分类。个人觉得第二种简单点。

我想实现的功能和第二种接近，这样是不是不需要一个一个色环识别，感觉那样的难度很高。必须要提前毕设了，指导老师要求比较高。谢谢大神指点，能说的更详细一点吗？对这方面了解的还不够 【 在 ajin (大阿吉) 的大作中提到: 】 : 图像识别大多基于灰度图，我没用过色彩信息进行过分类。但我觉得你找几个利用色彩信息识别的算法应该能达到不错的识别率。我不知道你是想做成；1识别每一个色环进行计算还是说2，利用样本训练，整体对图像进行分类。个人觉得第二种简单点。 通过『我邮2.0』发布

我可不是大神。。。。。你要做成第二种首先是你要把所有种类的电阻都要“告诉”算法，算法对这些数据进行一个处理，得到一个特征值。然后你输入新的电阻，算法计算它的特征值，然后进行比对，符合上面的那个标准就判定为哪个。你需要的是1，找一个好的基于色彩信息的算法，提取出来每一种电阻的特征值。2，利用机器学习（SVM或者级联分类器等等）对特征值进行分类。然后对于输入的电阻进行判定就行了。我做过人脸、表情、行人、纹理这方面的，就是没用过色彩信息。。。。。。。。。。。。。

?就是大神。 我好像明白一点是什么意思了。 感觉这个算法不是很容易找到的样子 【 在 ajin (大阿吉) 的大作中提到: 】 : 我可不是大神。。。。。你要做成第二种首先是你要把所有种类的电阻都要“告诉”算法，算法对这些数据进行一个处理，得到一个特征值。然后你输入新的电阻，算法计算它的特征值，然后进行比对，符合上面的那个标准就判定为哪个。你需要的是1，找一个好的基于色彩信息的算法，提取出来每一种电阻的特征值。2，利用机器学习（SVM或者级联分类器等等）对特征值进行分类。然后对于输入的电阻进行判定就行了。我做过人脸、表情、行人、纹理这方面的，就是没用过色彩信息。。。。。。。。。。。。。 通过『我邮2.0』发布

现成的大概没有，找不到可以自己写，当然可以部分调用一些别人写好的基本的算法……

谢谢！！ 能摆脱告诉我大概的方向吗？ 在社会网络里学过一个那种聚类的算法，和那种相似吗？ 我的思路总是停留在最基本的把每个色环识别出来，还是懂的太少了%>_<% 【 在 Lights 的大作中提到: 】 : 现成的大概没有，找不到可以自己写，当然可以部分调用一些别人写好的基本的算法……

请问关于电阻电容等器件的识别算法有哪些资料可以参考吗？

图像分割，把色环和背景分开先？ ls说的SVM之类的，训练出模型不知道效果怎样，但是考虑到灯光、角度和电阻本身色彩差异的影响，肯定还是要先进行图像处理，做一些归一化和增强的吧。 如果摄像头位置固定，和电阻相对位置也固定，灯光自己打的话。。。可能直接识别图像中某一块都是可以的吧。。。我木有做过图像这方面的。。。等其他人怎么说吧。。。 【 在 zy20110607 的大作中提到: 】 : 谢谢！！ : 能摆脱告诉我大概的方向吗？ : 在社会网络里学过一个那种聚类的算法，和那种相似吗？ : ...................

预处理是肯定要的、因为输入图像有以下几点偏差：亮度、对比度、视角、图片尺寸等（但不一定全都需要），基于色彩信息的分割分类算法还是不少的，但别人的算法应用背景应该和你这个不会完全符合，我印象中有通过判别细胞染色颜色来判定癌症的论文。你要想做到很高的识别率，估计自己还得针对你自己的这个应用做一些改进。其实你要是能改进好了，都能发篇论文。我一百度“图像处理、色环电阻”，相关的资料还是不少的，估计源程序都有，这种题目肯定也不少人做过。